熊 熊, 陳若鑫, 張 維, 孟永強(qiáng)

(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072)

1 引言

如何進(jìn)行決策是人類社會發(fā)展一直面對的問題。在金融市場中,大量微觀異質(zhì)參與個體的適應(yīng)性行為和交互行為導(dǎo)致了其內(nèi)部演化規(guī)律復(fù)雜,進(jìn)而使得整個金融系統(tǒng)呈現(xiàn)復(fù)雜性。過去由于難以觀測到個體參與金融活動的行為及其可能驅(qū)動因素的微觀數(shù)據(jù),也沒有相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析能力去對其行為進(jìn)行建模,因此從復(fù)雜系統(tǒng)的角度來看更多地停留在認(rèn)識論層面。受制于有限的信息,往往會導(dǎo)致決策的失誤風(fēng)險不斷加大。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,理念假設(shè)、方法流程、決策主體、領(lǐng)域情境等決策要素不斷革新,進(jìn)而帶動決策范式的轉(zhuǎn)變形成大數(shù)據(jù)驅(qū)動的新型決策范式[1]。而決策范式在發(fā)生更迭的同時,也對決策環(huán)境提出了新的要求,如何在大數(shù)據(jù)情境下實現(xiàn)更深層次的人機(jī)協(xié)同成為解決復(fù)雜性問題必須考慮的問題。

決策劇場是以可視化技術(shù)、仿真技術(shù)為基礎(chǔ),將決策方案進(jìn)行可視化協(xié)助多個決策者進(jìn)行復(fù)雜性問題決策的軟硬件一體化環(huán)境。全球首個電子決策劇場由美國亞利桑那州立大學(xué)公共決策實驗室于 2006 年面向森林資源治理問題牽頭進(jìn)行建設(shè)[2]。其中參與決策的人員包括專家學(xué)者、政府官員以及當(dāng)?shù)鼐用翊淼?由于其知識水平和專業(yè)背景各有不同,決策過程中如何有效溝通交流進(jìn)而達(dá)成共識是需要解決的核心問題之一。該決策劇場以可視化的形式對需要進(jìn)行決策的森林治理問題進(jìn)行三維動態(tài)演示,將不同的視覺信息表現(xiàn)形式對比來看,決策劇場采用視頻展示在認(rèn)知的一致性、深刻性和有效性方面均優(yōu)于文字與圖片。這種以可視化展現(xiàn)決策方案的手段極大提升了獲取信息的效率,同時給予決策者深刻與意想不到的洞察力,進(jìn)而提升了決策者的決策水平。目前,決策劇場以其可視化、人機(jī)協(xié)同、群決策的特點逐漸受到了各界的關(guān)注,已經(jīng)在城市規(guī)劃[3]、環(huán)境治理[4]、資源分配[5]、用戶分析[6]、創(chuàng)新評價[7]等方面展現(xiàn)出實際應(yīng)用價值。

但同時,有關(guān)決策劇場的研究與應(yīng)用還存在有待改進(jìn)之處:第一,決策劇場在進(jìn)行決策時存在“大數(shù)據(jù)—小數(shù)據(jù)”問題[8]?，F(xiàn)有的決策劇場依賴于數(shù)據(jù)可視化,在數(shù)據(jù)指標(biāo)較少時,決策中心的環(huán)繞屏幕可以全部進(jìn)行展示,而在面臨海量多元異質(zhì)數(shù)據(jù)和眾多決策指標(biāo)時,考慮到數(shù)據(jù)的可獲性、時效、成本以及人類的閱讀心理、語言能力等眾多因素影響,人們所面對的數(shù)據(jù)中可以進(jìn)行處理的部分通常是很有限的。在海量數(shù)據(jù)面前,如何以小見大做減法是更為重要和迫切的。第二,現(xiàn)有決策劇場在決策過程中存在決策范式單一的問題。其決策流程本質(zhì)上是數(shù)據(jù)可視化提供參考的模型驅(qū)動流程,仍然是以專家體系為主導(dǎo)。這種情形下不易發(fā)掘在既有知識架構(gòu)之外的潛隱變化,而一些傳統(tǒng)意義上不可預(yù)測和難以獲得的變量組合激增帶來的復(fù)雜性也會導(dǎo)致建模困難的問題。第三,人機(jī)協(xié)同還停留在較為淺層次的階段。實際上決策劇場的設(shè)計者在選擇呈現(xiàn)哪些數(shù)據(jù)或者指標(biāo)時很可能會根據(jù)自身利益選擇偏向自己的指標(biāo)或者考慮將偏向自己的指標(biāo)擺在首要地位等,進(jìn)而影響決策形成道德風(fēng)險。

結(jié)合以上研究動機(jī),本文對現(xiàn)有研究的邊際貢獻(xiàn)主要在于:第一,以金融場景為切入視角,研究了決策劇場如何應(yīng)用于這一復(fù)雜決策情境,補(bǔ)充了新的應(yīng)用領(lǐng)域。第二,通過拓充系統(tǒng)維度,在原有架構(gòu)中引入數(shù)智體系通過構(gòu)建融合決策范式和非線性決策流程,有效克服了傳統(tǒng)決策劇場存在的決策范式單一和“大數(shù)據(jù)—小數(shù)據(jù)”問題。第三,在原有架構(gòu)中引入交互體系,通過人機(jī)相互評估進(jìn)而防范傳統(tǒng)決策劇場在決策過程中可能存在的道德風(fēng)險問題。本文的貢獻(xiàn)不僅在于推進(jìn)決策劇場相關(guān)研究的改進(jìn)與創(chuàng)新,同時對金融情境下復(fù)雜性問題的決策具有重要的現(xiàn)實意義。

2 基于全景式PAGE框架的數(shù)智賦能金融決策劇場分析

由于一個完備的決策劇場建設(shè)本身就是一項耗費人力物力較多、建設(shè)周期長的復(fù)雜系統(tǒng)工程,因此需要對決策劇場建設(shè)與其應(yīng)用情境之間進(jìn)行適配性分析。全景式PAGE框架是在整合大數(shù)據(jù)分析理論的基礎(chǔ)上,刻畫大數(shù)據(jù)驅(qū)動的“全景式”管理與決策架構(gòu)[9]。本節(jié)針對決策劇場面對的問題特征、相關(guān)分析技術(shù)與具體面對的決策情境,基于全景式PAGE架構(gòu)的三要素——大數(shù)據(jù)問題特征、PAGE內(nèi)核與領(lǐng)域情境,對數(shù)智賦能的決策劇場應(yīng)用于金融情境的適配性進(jìn)行分析,分析框架如圖1所示。

圖1 基于全景式PAGE框架的數(shù)智賦能決策劇場分析

2.1 金融場景的大數(shù)據(jù)問題特征

金融場景的數(shù)據(jù)具有(價值)密度低、多樣性強(qiáng)、體量大等特征屬性。而從具體面對的決策問題來看,符合大數(shù)據(jù)問題粒度縮放、跨界關(guān)聯(lián)和全局視圖的問題特征。

首先,在金融市場中所面臨的復(fù)雜場景具有天然的數(shù)據(jù)化特征,并且可以通過調(diào)整數(shù)據(jù)粒度進(jìn)行層級間的縮放。如股票市場中最為核心的股票價格與交易量兩個指標(biāo),就具有完善的不同粒度時間序列數(shù)據(jù):一方面通過采集和匯總可以獲得足夠細(xì)粒度的數(shù)據(jù),信息傳輸技術(shù)的不斷發(fā)展使得實時更新數(shù)據(jù)越來越快;另一方面不同層級的數(shù)據(jù)具有很好的分解和聚合能力,即便是初入市場的參與者也能通過調(diào)整時間尺度獲得一只股票在不同維度下的交易情況。

其次,移動端平臺的普及為典型的金融場景提供了跨界關(guān)聯(lián)的能力。領(lǐng)域內(nèi)的傳統(tǒng)信息與領(lǐng)域外的大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,拓寬了相關(guān)指標(biāo)采集的邊界,為傳統(tǒng)的經(jīng)典模型中嵌入新的決策要素,極大地提升了系統(tǒng)邊界與問題視野。傳統(tǒng)的金融場景中,往往通過財務(wù)報表對公司的價值與現(xiàn)有能力進(jìn)行判斷,然而傳統(tǒng)財務(wù)視角主要反映的是公司的運營、償債、盈利三個方面,無法實時獲悉公司的變化,存在時滯。例如:互聯(lián)網(wǎng)金融公司的用戶流失對于公司問題越來越重要,在傳統(tǒng)的金融視角下這類問題無法體現(xiàn)。而在跨界關(guān)聯(lián)的視角下,除了用戶基本信息還可以通過采集移動端用戶日志行為信息(例如訪問時長、訪問頻率等)和交易信息(最后一筆交易時間等),提取新的特征形成精準(zhǔn)的用戶畫像進(jìn)而提高用戶流失的預(yù)測效果,為企業(yè)決策提供支持[10]。這種將內(nèi)部數(shù)據(jù)(如企業(yè)運營情況和行業(yè)報表等)與外部數(shù)據(jù)(如用戶特征、交易特征、社會輿情等)關(guān)聯(lián)的手段在原有的相關(guān)要素中引入了新的外部視角,能夠提供之前難以觀測或者獲取的變量組合,形成了跨界領(lǐng)域的融合。

再次,金融系統(tǒng)作為一種自適應(yīng)的復(fù)雜系統(tǒng),從其特點來看,傳統(tǒng)金融理論視角下的簡單系統(tǒng)思維已經(jīng)無法跟上現(xiàn)代復(fù)雜金融系統(tǒng)的發(fā)展。在面向復(fù)雜金融系統(tǒng)進(jìn)行決策時,本身強(qiáng)調(diào)對問題的定義與分析需要具有全局性。這種全局視圖的特征要求在面對具體問題時需要呈現(xiàn)出整體畫像以及演化規(guī)律,而決策劇場的可視化技術(shù)為平臺集成全景成像能力提供了基礎(chǔ)。

2.2 金融場景下數(shù)智賦能決策劇場的分析技術(shù)

全景式架構(gòu)下的PAGE內(nèi)核具體細(xì)分為四個研究方向,即理論范式(paradigm)、分析技術(shù)(analytics)、資源治理(governance)以及使能創(chuàng)新(enabling)。數(shù)智賦能下的決策劇場作為決策支持平臺,數(shù)智賦能帶動決策環(huán)境演變的本質(zhì)為分析技術(shù)(A)的進(jìn)步。因此具體來說,數(shù)智賦能決策劇場更加關(guān)注決策問題為導(dǎo)向涉及的大數(shù)據(jù)分析方法與相關(guān)的支撐技術(shù)。以下分別針對大數(shù)據(jù)問題特征所要求的相關(guān)分析技術(shù)進(jìn)行具體闡述。

(1)采集感知/維層分解

針對粒度縮放特征要求決策劇場具有采集感知與維層分解技術(shù)。其中采集感知需要決策劇場具備將多源異構(gòu)的信息進(jìn)行獲取后整理為結(jié)構(gòu)化可直接用于分析的數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù),而對于金融情境而言,除了公開易得的市場數(shù)據(jù)外,尤其需要注意如文本、圖像、音頻、視頻這類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而維層分解則更強(qiáng)調(diào)其中數(shù)據(jù)來源需要加強(qiáng)對數(shù)據(jù)的獲取與集成,特別是細(xì)粒度數(shù)據(jù)的采集,并且要求其技術(shù)基礎(chǔ)能夠支撐數(shù)據(jù)在多種尺度與層級之間的分解與聚合,尤其針對金融市場而言,時間序列分析作為判斷市場態(tài)勢的主要方式,對數(shù)據(jù)在不同尺度上的縮放有著更高要求。

(2)關(guān)系動態(tài)/數(shù)據(jù)融合

同時跨界關(guān)聯(lián)的大數(shù)據(jù)特征要求其分析過程中要注意數(shù)據(jù)的關(guān)系動態(tài)性和數(shù)據(jù)融合能力,即決策劇場的分析技術(shù)層面需要具備在使用數(shù)智決策劇場進(jìn)行決策的流程中涉及和利用的數(shù)據(jù)及信息需要從傳統(tǒng)的金融領(lǐng)域拓展延伸至域外,如網(wǎng)絡(luò)輿情、用戶行為與特征等。對于這類數(shù)據(jù),需要及時捕捉其變量組合之間的關(guān)系與動態(tài)演化的規(guī)律,并與內(nèi)部數(shù)據(jù)形成聯(lián)動,促進(jìn)多源異構(gòu)內(nèi)外數(shù)據(jù)的交融。此外需要注意,在模型驅(qū)動的決策活動中理念的主要出發(fā)點通常為經(jīng)濟(jì)、金融中的經(jīng)典假設(shè),而在數(shù)智賦能的情境下,原來管理決策中的許多經(jīng)典假設(shè)與理論被放寬甚至向著無假設(shè)條件轉(zhuǎn)變,即信息情境的跨域轉(zhuǎn)變進(jìn)而產(chǎn)生的假設(shè)轉(zhuǎn)變。

(3)平臺計算/智能畫像

在全局視圖方面,數(shù)智賦能下的決策劇場需要發(fā)揮其可視化的平臺計算和智能畫像生成能力。決策劇場中的劇場二字顧名思義是利用可視化技術(shù)將不可見的變?yōu)榭梢?將數(shù)據(jù)與文字變?yōu)橐砸曨l的方式呈現(xiàn),打造展現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的舞臺。其中尤其需要說明的是,針對于現(xiàn)有決策劇場的“大數(shù)據(jù)—小數(shù)據(jù)”問題,數(shù)智賦能下除了對各類數(shù)據(jù)集合進(jìn)行概念總括和特征表示(如生成用戶標(biāo)簽、文本摘要、統(tǒng)計指標(biāo)等)為決策提供支持外,還將通過智能畫像提供更加豐富具象的感知和體驗。換言之,數(shù)智賦能下的決策劇場將通過可視化實例子集,幫助人們在整個決策流程中對復(fù)雜問題擁有更加情景化的認(rèn)知,起到一葉知秋的作用。

2.3 數(shù)智賦能決策劇場的金融應(yīng)用情境

下面重點圍繞金融領(lǐng)域的研究,從行為洞察、風(fēng)險預(yù)見兩個方面歸納和討論數(shù)智賦能決策劇場價值創(chuàng)造可能的方向。

(1)行為洞察

行為洞察指的是以大數(shù)據(jù)分析手段為基礎(chǔ),探究金融市場微觀參與者潛在的適應(yīng)行為或者交互行為的模式演化過程,由此更為深刻地發(fā)現(xiàn)不同個體的真實狀態(tài)與相互影響關(guān)系。傳統(tǒng)研究中,受制于數(shù)據(jù)獲取手段,往往采用具有嚴(yán)格假設(shè)的理論或者實踐中總結(jié)的經(jīng)驗。在數(shù)智賦能的情景下,對于大規(guī)模、不同粒度的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析提煉能更為系統(tǒng)地詮釋微觀個體的行為與在宏觀上涌現(xiàn)出來的現(xiàn)象,進(jìn)而在進(jìn)行決策時更具有科學(xué)性與可解釋性。

從投資者行為分析的角度看,現(xiàn)代金融理論主要是建構(gòu)在資本資產(chǎn)定價模型(CAPM)與有效市場假說(EMH)兩大理論基礎(chǔ)之上。但理性人假說在研究深化的過程中,隨著金融異象的不斷出現(xiàn)而逐漸動搖,目前學(xué)者們在關(guān)于投資者行為的研究中正在嘗試將不同維度的數(shù)據(jù)納入其中。例如投資者的處置效應(yīng)就是一種典型的非理性行為,Huang等[11]在研究投資者的交易行為時將環(huán)境污染納入考量,同中國的空氣污染數(shù)據(jù)對比后發(fā)現(xiàn),投資者處置效應(yīng)將會伴隨空氣污染程度的改善而明顯增強(qiáng)。這些相關(guān)研究通過引入外部數(shù)據(jù),拓展了傳統(tǒng)金融學(xué)的研究范疇,具有典型的粒度縮放與跨界關(guān)聯(lián)特征。

從企業(yè)評價的角度看,除了自身內(nèi)部數(shù)據(jù)外,越來越多的多源異質(zhì)數(shù)據(jù)被逐步納入企業(yè)的評價指標(biāo)體系之中。例如高慶浩等[12]通過構(gòu)建投資者情緒中介傳導(dǎo)機(jī)制,研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)R&D投資受到貨幣政策影響時,投資者情緒在其中存在部分中介作用。部慧等[13]進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)通過對輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行分析構(gòu)建的企業(yè)評價指標(biāo)會對股票價格與成交量產(chǎn)生顯著影響。

從決策情境看,投資者行為分析和企業(yè)評價的研究都體現(xiàn)出粒度縮放、跨域關(guān)聯(lián)與寬假設(shè)的特點,在有突出研究貢獻(xiàn)的情況下,如何將結(jié)論有效地傳遞給決策專家是決策支持系統(tǒng)將要面臨的挑戰(zhàn)。數(shù)智賦能下的決策劇場融合大數(shù)據(jù)研究范式外部關(guān)聯(lián)的特點同時以可視化形式呈現(xiàn)有意義的研究結(jié)論,在降低知識壁壘的同時兼顧決策的科學(xué)性與高效性,將會很好地契合這一需求。

(2)風(fēng)險預(yù)見

風(fēng)險預(yù)見是指以大數(shù)據(jù)為切入視角以不同的動態(tài)維度追蹤行為/事件/行業(yè)的演進(jìn),更及時、全面、準(zhǔn)確地估測和監(jiān)管潛在風(fēng)險。在金融場景下,傳統(tǒng)的管理決策中選擇何種風(fēng)險評估方法與針對具體模型如何選取預(yù)警閾值以專家的金融領(lǐng)域知識為主,同時采用的風(fēng)險預(yù)警閾值相對固定。而在數(shù)智賦能的決策劇場中,依托大數(shù)據(jù)與可視化可以更為精確、系統(tǒng)地對金融視角下個體、企業(yè)以及系統(tǒng)面臨的隱患進(jìn)行估測與實時監(jiān)控。

從企業(yè)投資風(fēng)險預(yù)警的角度看,企業(yè)通過決策支持系統(tǒng)能減小資本市場當(dāng)中凸顯出來的信息不確定性。Ho等[14]研究表明企業(yè)配備智能系統(tǒng)輔助決策可以減弱基本面波動與企業(yè)內(nèi)部信息帶來的噪音,進(jìn)而控制信息不確定性。但同時值得注意的是,Jia等[15]發(fā)現(xiàn)企業(yè)在信息系統(tǒng)方面的投入需要事先具有明確的復(fù)雜性問題決策場景與相關(guān)的建設(shè)能力才能產(chǎn)生正向的經(jīng)濟(jì)影響。

而從政府防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的角度,宮曉莉等[16]從可視化的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角與數(shù)據(jù)挖掘方法探究了系統(tǒng)性風(fēng)險在金融系統(tǒng)內(nèi)的傳染狀況。發(fā)現(xiàn)國有商業(yè)銀行的金融風(fēng)險傳染的波及范圍要小于股份制商業(yè)銀行,同時在系統(tǒng)性風(fēng)險增長階段大型國有商業(yè)銀行會在其中起到穩(wěn)定器的功能。而從不同行業(yè)的金融風(fēng)險波動溢出網(wǎng)絡(luò)視角來看,外匯市場與房地產(chǎn)市場凈溢出效應(yīng)顯著,但同時這兩個市場受其余市場風(fēng)險溢出效應(yīng)的影響更為明顯[17]。

同樣,從決策情境來看,企業(yè)投資風(fēng)險管控具有跨域關(guān)聯(lián)與非線性的特點,而政府防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險具有寬假設(shè)、非線性、可視化的特點,與數(shù)智賦能下的決策劇場自身特點與優(yōu)勢十分契合。

3 面向金融場景的數(shù)智賦能決策劇場體系架構(gòu)

與現(xiàn)有決策劇場的體系結(jié)構(gòu)對比來看,數(shù)智賦能下的決策劇場架構(gòu)是以交互體系為依托,知識體系為支撐,以控制體系為紐帶連接專家體系和數(shù)智體系人機(jī)協(xié)同進(jìn)行決策。從信息系統(tǒng)的研究視角來看,數(shù)智賦能的決策劇場與原有決策劇場的最主要的不同在于系統(tǒng)維度的擴(kuò)充,該系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 數(shù)智賦能下的決策劇場邏輯結(jié)構(gòu)圖

針對“大數(shù)據(jù)—小數(shù)據(jù)”問題,例如,傳統(tǒng)的金融情境下金融分析師在有限的時間和成本下僅能對有限的財務(wù)報告及其他文本信息進(jìn)行解讀,而在金融科技手段的加持下雖然對所能獲取的數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征描述和概括表示,但對于復(fù)雜金融情境下的問題決策還不夠。作為決策者而言,除了海量信息需要進(jìn)行處理,同時還要考慮到?jīng)Q策涉及的實體經(jīng)濟(jì)和金融系統(tǒng)中各個主體復(fù)雜關(guān)聯(lián)中產(chǎn)生的影響以及訴求,以決策者有限的精力也只能照顧到局部的細(xì)節(jié)。而數(shù)智賦能下的決策劇場通過數(shù)智體系配合可視化技術(shù),通過展示具有代表性的實例子集,給決策者更為情景化、具象化的體驗與感受,達(dá)到見微知著的效果。

針對決策范式單一的問題,數(shù)智賦能下的決策劇場一方面依靠領(lǐng)域?qū)＜业闹R積累、經(jīng)歷背景、問題分析能力加上由群體在相互溝通、協(xié)作中體現(xiàn)出來的群決策智慧在面對復(fù)雜問題的情境下起定性分析與引導(dǎo)功能,但金融天然作為與社會各行各業(yè)緊密聯(lián)系、深刻互動的行業(yè),僅受制于經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域,難以發(fā)現(xiàn)重要的潛在影響因素;另一方面數(shù)智體系通過集成傳統(tǒng)意義上難以測量或者獲取的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)(例如公司動態(tài)、財經(jīng)新聞、專家訪談等富媒體數(shù)據(jù))通過跨界關(guān)聯(lián)形成新的變量組合,但是得到的往往是“黑箱”模型,可解釋性不好。數(shù)智賦能將以上兩種決策體系互為補(bǔ)合形成融合決策范式,在更深的層次中探索新的變量影響機(jī)制與模型。

針對人機(jī)協(xié)同不足的問題,數(shù)智賦能下的決策劇場改進(jìn)之處在于兩點:第一,決策主體方面,決策者將在輸出和輸入的角色中相互轉(zhuǎn)換,尤其是決策形式從原來人操縱機(jī)器轉(zhuǎn)向人與機(jī)器協(xié)同工作。從過去專家體系為主,數(shù)據(jù)可視化提供參考到現(xiàn)在專家體系與數(shù)智體系并重的轉(zhuǎn)變,即“主體轉(zhuǎn)變”。第二,互動交互方面,傳統(tǒng)的決策劇場中是機(jī)器作為演員,決策者作為觀眾,但交互體系的設(shè)計讓機(jī)器觀察決策者成為可能。其優(yōu)勢之處體現(xiàn)在:一方面多人協(xié)作下的VR應(yīng)用場景會通過影響參與者的自控力和創(chuàng)造力,對創(chuàng)造類的任務(wù)具有更好的表現(xiàn)[18]。另一方面通過體感AR、VR等設(shè)備,對決策者決策活動中的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄,并進(jìn)行后臺分析,形成以決策者自身行為觀測為基礎(chǔ)的外部數(shù)據(jù),拓寬數(shù)據(jù)的邊界,同時對決策形成的機(jī)理進(jìn)行溯源,具有更好的解釋性與科學(xué)性,有效避免了決策劇場的設(shè)計者在選擇呈現(xiàn)哪些數(shù)據(jù)或者指標(biāo)時很可能會根據(jù)自身利益選擇偏向自己的指標(biāo),進(jìn)而影響決策形成道德風(fēng)險問題[19]。

數(shù)智賦能下的決策劇場把5個體系構(gòu)建在同一框架下,形成一個人機(jī)深度結(jié)合、融合決策范式的巨型智能決策系統(tǒng),面向金融情境下的復(fù)雜問題進(jìn)行決策。下面對各個體系根據(jù)可能金融應(yīng)用情境進(jìn)行詳細(xì)介紹。

3.1 交互體系

交互體系的核心是讓人機(jī)達(dá)成深層次的協(xié)同工作,一方面專家體系借助可視化設(shè)備可對數(shù)智體系分析的結(jié)果進(jìn)行判斷,另一方面數(shù)智體系在交互體系的輔助下,可捕獲決策者的行為特征、關(guān)注重點,對其形成決策的機(jī)理進(jìn)行深入分析。其功能組件中主要為決策模擬與行為觀測兩個模塊。

在決策模擬模塊中,主要依托于虛擬現(xiàn)實(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(AR)技術(shù)。其中虛擬現(xiàn)實在視聽等方面進(jìn)行模擬,通過計算機(jī)仿真生成三維空間的虛擬世界,并在其中與使用者實時地進(jìn)行交互。而增強(qiáng)現(xiàn)實依賴于實時圖像解析與影像傳感等技術(shù),使計算機(jī)可以展現(xiàn)出來能與現(xiàn)實世界中的部分場景產(chǎn)生交互的虛擬世界,其具體組成部分為物理空間與沉浸式硬件環(huán)境。其中物理空間包括高性能計算機(jī)機(jī)群、環(huán)繞展示臺、中央控制室、決策中心觀眾席以及決策流程中涉及的配套設(shè)施所需的物理空間。沉浸式硬件環(huán)境為環(huán)繞展示屏幕、專家操作臺、高性能計算機(jī)機(jī)群、可視化渲染與圖像處理設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、虛擬展示設(shè)備、中央控制設(shè)備、通話設(shè)備以及數(shù)據(jù)存儲設(shè)備等其他劇場設(shè)備。

在行為觀測模塊中,主要作用為對決策者決策活動中的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄并且進(jìn)行后續(xù)分析?；顒佑涗洯h(huán)境主要是VR、AR設(shè)備以及體感設(shè)備的動作、語言捕捉設(shè)備,例如語音獲取與辨識設(shè)備、眼動軌跡捕捉設(shè)備、腦電波動分析設(shè)備、交互行為記錄設(shè)備等專家決策行為獲取設(shè)備。

3.2 知識體系

知識體系方面,決策劇場會對專家體系的不足進(jìn)行補(bǔ)充,主要由分布式規(guī)則庫、解釋詞典、元知識庫、數(shù)據(jù)庫、模型庫、多媒體素材庫等構(gòu)成,下面對部分模塊進(jìn)行介紹。

(1)分布式規(guī)則庫:其主要功能為存儲決策規(guī)則,同時采用分布式并行計算機(jī)群來存取和管理的方式保證專家在進(jìn)行決策推理時能及時根據(jù)自身所需調(diào)取所需要解決的子問題,并且能夠?qū)σ?guī)則庫進(jìn)行篩選,剔除掉無關(guān)的規(guī)則庫并根據(jù)相關(guān)性推薦有關(guān)規(guī)則,減小專家在獲取相關(guān)規(guī)則時的信息負(fù)載。

(2)解釋詞典:其組成部分是為了解釋的需要而預(yù)制的若干文本或圖像。決策專家的知識背景和文化程度各有不同,對金融市場的了解程度也各有不同,雖然決策劇場采用可視化技術(shù)以圖像的方式呈現(xiàn)需要決策的復(fù)雜性問題減小了溝通成本,但對一些復(fù)雜金融情境中決策問題涉及的專有名詞和領(lǐng)域知識的解釋有所不足。解釋詞典的作用就是通過解釋器把決策過程中專家未了解的知識翻譯成使用者能夠理解的自然語言或圖表。

(3)元知識庫:其功能是存儲和補(bǔ)充元知識規(guī)則。其中包含的元知識可按用途分為兩類:第一類是關(guān)于決策問題涉及的金融領(lǐng)域知識本身,主要描述了金融復(fù)雜性問題界定的系統(tǒng)邊界內(nèi)相關(guān)知識的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)以及使用方法等。另一類類似于操作說明,是關(guān)于如何運用知識的知識,其中主要內(nèi)容為如何進(jìn)行決策系統(tǒng)調(diào)度、相關(guān)規(guī)則使用以及啟發(fā)式搜索等方面的規(guī)則。

(4)數(shù)據(jù)庫:復(fù)雜金融情境下決策問題所涉及的內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)。

(5)模型庫:金融決策場景所涉及的數(shù)學(xué)模型、系統(tǒng)使用所需條件和預(yù)期效果等。

3.3 控制體系

控制體系為決策劇場中的軟件控制模塊,主要作用為承接交互體系,作為連接專家體系與數(shù)智體系的紐帶,使決策劇場在數(shù)智賦能的情境下各個體系能有機(jī)地結(jié)合起來,其中按照功能可劃分為過程管理模塊、互聯(lián)協(xié)同模塊以及中間件管理與數(shù)據(jù)交換模塊。

過程管理模塊的主要作用為決策流程控制,為決策全過程中不同體系的交互提供支持。其具體系統(tǒng)配置為設(shè)備介紹系統(tǒng)、意見反饋與溝通系統(tǒng)、語音交流系統(tǒng)、多邊信息共享系統(tǒng)、智能投票表決系統(tǒng)等。

互聯(lián)協(xié)同模塊的主要功能為打通多體系之間數(shù)據(jù)傳輸?shù)亩嗤ǖ澜换?。其具體組件包括知識查詢系統(tǒng)、信息處理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)、邏輯控制系統(tǒng)、圖像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、云存儲、云計算以及專家行為量化系統(tǒng)。

中間件管理與數(shù)據(jù)交換模塊主要支撐整個決策劇場正常運行的底層引擎。通過該模塊來保證各個具體的決策功能之間保持相對獨立互不影響的同時又能相互聯(lián)系聯(lián)合工作。其具體的配置為系統(tǒng)管理組件、資源管理組件、統(tǒng)一認(rèn)證組件等。

3.4 專家體系

專家體系由來自不同領(lǐng)域的決策者組成。由于金融與各行各業(yè)聯(lián)系緊密,往往涉及決策要素眾多,各個決策的主體之間又有著復(fù)雜關(guān)聯(lián),因此在面對重要的金融問題進(jìn)行決策尤其是相關(guān)條例的制定與頒布時,往往會由政府部門牽頭組成決策研究小組,小組成員由所涉及金融問題的系統(tǒng)邊界決定。不同決策者金融素養(yǎng)、文化背景、行業(yè)經(jīng)歷、代表的利益都有所差別,決策小組的成員一般由政府官員、經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者、金融業(yè)從業(yè)者代表以及涉及決策的相關(guān)利益者代表等組成。

3.5 數(shù)智體系

數(shù)智體系的加入讓數(shù)智賦能下的決策劇場將不同的決策范式融合并且互為補(bǔ)充。具體而言,數(shù)智體系主要包含數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化兩個模塊,其中根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同,處理與分析的手段也有區(qū)別。在金融場景下,除了傳統(tǒng)模式下的內(nèi)部數(shù)據(jù)(企業(yè)和行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)等)外,通過跨界關(guān)聯(lián)引入了新的富媒體數(shù)據(jù),例如:文本(股民的評論等)、圖像(財經(jīng)新聞中的圖像信息等)、音頻(用戶問答音頻等)、視頻(財經(jīng)博主的視頻等)。

針對不同的富媒體數(shù)據(jù)類型,數(shù)智體系下的數(shù)據(jù)處理模塊的具體應(yīng)用有:針對于文本處理的主題模型(topic model)[20]、向量空間模型(VSM)[21]等;針對于圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的膠囊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(caps-net)[22]、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)[23]、尺度不變的特征轉(zhuǎn)換(SIFT)[24]等。音頻數(shù)據(jù)與視頻數(shù)據(jù)有著時間上的連續(xù)性,其具體的處理手段包括音頻處理中的短時傅里葉變換(STFT)[25]、視頻處理中的長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)[26]、時空興趣點檢測(STIP)[27]等。具體決策流程中采用的數(shù)據(jù)處理模塊將依據(jù)決策問題中涉及的數(shù)據(jù)來源而定。

可視化模塊是決策劇場顯著區(qū)別于其他決策支持系統(tǒng)的模塊之一,極大地減小了決策專家之間的溝通成本和決策誤差,同時通過給予決策者直觀的情景實例有效地將難以接受的大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為細(xì)節(jié)更為豐富的小數(shù)據(jù)給予決策者更深刻的洞察。而在大數(shù)據(jù)情境下,數(shù)智賦能下的決策劇場不同于傳統(tǒng)的信息可視化,其需要解決的最大問題就是數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、維度增加、來源眾多以及動態(tài)演化帶來的可視化困難。因此,數(shù)智賦能下的決策劇場可視化模塊具體分為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊與情境構(gòu)建模塊。其中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊具體的應(yīng)用包括:三角網(wǎng)格簡化法(GUC)[28]、漸進(jìn)網(wǎng)格簡化法(VDEM)[29]、多尺度解析法(RTIN)[30]、四叉樹紋理層次法(BDAM)[31]等。情境構(gòu)建模塊主要為三維虛擬仿真引擎與情境構(gòu)建引擎等。

4 面向金融場景的數(shù)智賦能決策劇場決策流程設(shè)計

本節(jié)基于新型決策劇場根據(jù)其特點給出其決策流程設(shè)計,具體流程如圖3所示。

圖3 數(shù)智賦能下決策劇場的決策流程

現(xiàn)有決策劇場的不足在于仍然著重于內(nèi)部數(shù)據(jù)與特定情境領(lǐng)域中,同時整個決策流程是按照模型驅(qū)動的思路,本質(zhì)上是機(jī)器輔助人決策。本文在原有決策劇場的體系架構(gòu)中拓展體系維度,加入智能體系與交互體系,依托數(shù)智賦能下的決策劇場建立相關(guān)的決策流程設(shè)計。從決策主體來看,面向金融場景下的特定問題,以交互體系為紐帶,聯(lián)結(jié)專家體系與數(shù)智體系進(jìn)行交互合作。

在數(shù)智賦能的決策劇場使用流程中,專家體系借助過程管理模塊進(jìn)行交流討論,在進(jìn)行定性分析后凝練出需要決策的問題,數(shù)智體系和交互體系將作用范圍貫穿始終,除了方案設(shè)計,還涵蓋方案的提出和評估。

首先,數(shù)智體系的加入使得整個決策流程中不再依托于以往的強(qiáng)理論假設(shè),例如在對金融市場環(huán)境進(jìn)行分析時,不再規(guī)定投資者完全理性、價格波動依賴有效市場假說等,取而代之的是更加有效的現(xiàn)實情況,例如通過數(shù)智體系分析出不同投資者的真實風(fēng)險偏好分布,取消依靠經(jīng)典分布的強(qiáng)假設(shè)來評估市場未來發(fā)生的波動等。除了放寬甚至取消為了簡化問題而給出的經(jīng)典假設(shè)之外,數(shù)智體系還帶來了跨域信息與相應(yīng)的信息處理能力?？缬蛐畔⑹沟酶嗟臎Q策影響因素能夠被納入整個決策流程中,為智能化決策提供了基礎(chǔ),提升了決策過程的效率并且增加了決策結(jié)果的科學(xué)性與一致性。而人工智能的數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)帶來了跨域信息的處理能力,一方面可以根據(jù)對不同數(shù)據(jù)集的分析形成智能建議,提供更多方案選擇,參與方案的提出;另一方面對決策結(jié)果進(jìn)行量化展示,參與方案的評估,有效避免了以往決策者可能存在的主觀理解和影響決策形成的解釋偏差問題。

同時,數(shù)智體系借助其可視化模塊除了將分析所得經(jīng)濟(jì)金融統(tǒng)計指標(biāo)、財經(jīng)新聞的文本標(biāo)簽、市場參與主體的分類歸總等信息進(jìn)行展示外,還將根據(jù)結(jié)果選出具有代表性的個體進(jìn)行情境展示。例如在決策是否要發(fā)布一項新的金融政策時,現(xiàn)有的決策流程評估階段更多地是展示在這項金融政策頒布后例如市場流動性、穩(wěn)定性等不同的經(jīng)濟(jì)金融指標(biāo)預(yù)期變化如何。這當(dāng)中會存在兩個問題:其一是由于不同的參與者的理解能力與知識儲備有所差別,對同一個市場表現(xiàn)指標(biāo)的理解會存在偏差進(jìn)而影響最終的決策;其二是各類經(jīng)濟(jì)金融指標(biāo)眾多,進(jìn)行展示時決策者只能獲取部分的有效信息,無法進(jìn)行精準(zhǔn)的提煉。而通過可視化模塊對分析得出的幾類典型市場參與者進(jìn)行建模仿真,更加具象化的展現(xiàn)金融政策實施后對于他們資產(chǎn)以及投資決策的影響,給出更為情景化的決策結(jié)果助力決策評估,進(jìn)而從對人類認(rèn)知水平的考量出發(fā)解決現(xiàn)有決策劇場的“大數(shù)據(jù)—小數(shù)據(jù)”問題。

而交互體系將協(xié)助智能體系對決策者進(jìn)行觀察,參與決策流程的全過程,通過收集決策者的眼動軌跡、腦波分析等數(shù)據(jù)進(jìn)而判斷不同決策者在各個階段對于不同指標(biāo)的關(guān)注度以及決策偏好,綜合分析決策者的精神狀態(tài)和決策立場,減少決策者采取錯誤方案的概率,同時在一定程度上規(guī)避決策劇場的設(shè)計者在選擇呈現(xiàn)哪些數(shù)據(jù)或者指標(biāo)時很可能會根據(jù)自身利益選擇偏向自己的指標(biāo),進(jìn)而影響決策形成的道德風(fēng)險問題。

總體來看,面向金融情境下數(shù)智賦能的決策劇場在進(jìn)行決策時,流程主要有以下三個特點:

第一是決策流程非線性。由于所面臨的金融決策問題往往具有高度復(fù)雜性,非線性的決策流程更能適應(yīng)多維度數(shù)據(jù)整合下問題的評估與決策。同時,金融場景中的各個要素往往為動態(tài)交互,采取非線性、非單向的刻畫方式更能適應(yīng)決策的動態(tài)調(diào)整。

第二是模型驅(qū)動與大數(shù)據(jù)驅(qū)動融合。通過將跨域信息以可視化形式呈現(xiàn)在決策者面前,使假設(shè)發(fā)生轉(zhuǎn)變,由傳統(tǒng)意義上作為經(jīng)濟(jì)金融分析模型基石的嚴(yán)格假設(shè)轉(zhuǎn)向?qū)捈僭O(shè)。同時,數(shù)智賦能下的決策劇場將改變傳統(tǒng)決策劇場中專家體系為主導(dǎo)而機(jī)器僅僅作為輔助的情形,數(shù)智體系的加入使得機(jī)器同樣作為決策方,經(jīng)過數(shù)據(jù)集成與分析后給出方案并評估其可行性,與決策者一同進(jìn)行決策,實現(xiàn)兩種模式的融合并盡可能避免決策者個人的主觀偏好和解釋偏差。

第三是人機(jī)深度協(xié)同,相互評估。通過交互體系,將決策者的眼動軌跡、決策意見等交互動態(tài)進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)收集,通過分析實時反饋給決策者本身,實現(xiàn)機(jī)器與決策者之間的雙向觀察判斷,達(dá)到人機(jī)深層次協(xié)同,規(guī)避了以往決策劇場的設(shè)計者可能形成的道德風(fēng)險問題。

5 結(jié)論與啟示

本文拓展了決策劇場在金融場景中的應(yīng)用,所提出的面向金融場景的數(shù)智賦能決策劇場架構(gòu)通過融合大數(shù)據(jù)特征和構(gòu)建交互體系解決了傳統(tǒng)決策劇場中存在的問題。同時通過為金融領(lǐng)域提供新的決策解決方案,進(jìn)一步推進(jìn)了決策劇場的改進(jìn)與創(chuàng)新。

就現(xiàn)實情況而言,為了充分利用數(shù)智賦能下的決策劇場來解決復(fù)雜問題,需要綜合評估所面對的具體問題復(fù)雜程度、實際需求與機(jī)構(gòu)自身的硬件條件和資金支持之間是否匹配。首先,決策劇場建設(shè)是一項較為復(fù)雜的系統(tǒng)工程,軟硬件系統(tǒng)的結(jié)合大大提升了建設(shè)難度,而決策劇場建設(shè)成功后如何對系統(tǒng)進(jìn)行定期維護(hù)保證其正常運行也是不得不面對的挑戰(zhàn)。其次,決策劇場運行中,為保證決策劇場能個性化地針對性解決復(fù)雜性問題,需要配套相應(yīng)的運維和研發(fā)人員。因此,面對復(fù)雜的決策問題,決策劇場不可能一蹴而就,需要較長周期的反復(fù)迭代。